基于光谱与纹理特征的高空间分辨率图像分类算法-论文.pdf

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1、第29卷第3期光电技术应用Vo1．29．NO．32014年6月ELECTRO．OPTICTECHNOLOGYAPPLICATIoNJune，2014·信号与信息处理·基于光谱与纹理特征的高空间分辨率图像分类算法黄立贤，沈志学，骆永全，张大勇(中国工程物理研究院流体物理研究所，四川绵阳621900)摘要：针对遥感高分辨率光谱图像的特点，提出了一种将纹理信息与光谱信息相结合的分类算法。对传统的局部二值模式纹理提取方法(LBPV)进行改进，并应用到高分辨率图像的土地覆盖分类中。结果表明，加入LBPV纹理特征

2、的分类算法具有很好的空间连续性以及较高的分类精度。关键词：光谱分类；纹理；LBPV中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1673—1255(2014)．03．0034．04ClassificationAlgorithmofHighSpatialResolutionImageryBasedonSpectrumandTextureFeaturesHUANGLi—xian，SHENZhi—XUO，LU0Yong—quan，ZHANGDa—yongIInstituteofFluidPhysics

3、,ChinaAcademyofEngineeringPsics．Mianyan621900．China)Abstract：Accordingtothecharacteristicsofhighresolutionremotesensingspectralimages，aclassificational-gorithmwithtextureandspectralinformationisdescribed．Traditionallocalbinarypatternsvariance(LBPV)isim-

4、provedtoapplyinland—COVerclassificationofhighresolutionimages．TheresultsshowthatLBPVhasbetterspatialcontinuityandhigherclassificationaccuracy．Keywords：spectralclassification；texture；localbinarypatternvariance(LBPV)遥感图像分类是遥感信息提取的重要手段之好效果n]。Zhang利用灰度共生矩阵(

5、GLCM)提取一。近年来，高分辨率图像的大量获取为详细的表城市的结构信息，取得了比光谱特征更好的效果；李特征制图和监测提供了数据基础。与中低分辨率图厚强等嘲用分形理论构造了航空影像的纹理特征，像相比，高分辨率图像上的地物轮廓更加清晰，空间把光谱特征和纹理特征输人BP神经网络，较好解结构信息也更为丰富。然而这类新型遥感影像的光决了具有相似光谱特征地物的区分问题；Bene．谱统计特征不如低分辨率影像稳定，地物空间分布diktssont用数学形态学构造了多尺度的空间特征剖复杂，同类物体呈现出很大的光谱异质性

6、，具体表现面，并用神经网络融合空间特征和光谱特征，取得了为类内方差变大，类间方差减小，不同地物的光谱相较高的精度。互重叠，使得传统的光谱分类方法不能得到满意的局部二值模式(1ocalbinarypattern，LBP)是近年结果。近年来，越来越多的研究结果表明，将空间信来提出的一种算法。此算法简便却是功能强大的纹息与光谱信息共同用于遥感图像的分类过程，既可理分析方法。在机器视觉、面部分析及遥感图像分以充分利用高空问分辨率图像中丰富的空间信息，类等方面得到广泛应用。然而传统的LBP算法仅仅又可以提高信息

7、提取的精度。图像纹理作为一种常描述了纹理的空间结构而完全忽略了灰度对比度用的空间信息，已广泛运用于图像分类，并取得了良(VAR)，具有一定局限性。文中利用改进后的LB—收稿日期：2014—0410作者简介：黄立贤(1985)，男，硕士研究生，主要从事光学技术方面的研究第3期黄立贤等：基于光谱与纹理特征的高空间分辨率图像分类算法35PV(LBPvariance)算法进行图像纹理特征的提取，码中，0～1或者1～0的变化次数最多有两个。在以上并将归一化后的纹理特征和光谱特征输入支持向扩展的基础上，具有旋转不

8、变性且均匀的LBP表示量机(SVM)进行分类。将融合LBPV纹理特征的光为谱分类算法用于机载光谱成像系统飞行成像数据riu2s(g,-go)(2)的分类，并与传统的最大似然法分类结果进行对比，对本算法的有效性进行了初步验证。其中，≤2表示衄P是均匀模式。可以看出，在均匀模式中，LBP值等于二值编码中1的个数，非均匀1算法模式则全部用P+I表示。改变P和尺的值，可得到多尺度P。常用的组合包括：P=8，R=I；P=16，尺=1．1LBPV纹理特征提取2；P=